Atribuição por clique

A atribuição por clique (CTR) é um método de atribuição que se concentra em medir a eficácia da publicidade, atribuindo uma conversão ao último anúncio em que uma pessoa clicou antes que o evento de conversão ocorresse. Essa conversão pode ser a instalação de um aplicativo, uma compra, um cadastro ou qualquer outra ação desejada do usuário ou cliente.

No contexto de atribuição de marketing, o click-through costuma ser contrastado com atribuição view-through, que atribui crédito a um anúncio que foi visualizado, mas não clicado. A atribuição view-through é importante porque alguns anúncios (anúncios em vídeo, anúncios em CTV, e assim por diante) não são clicados porque não podem ser clicados. A atribuição view-through também é importante porque algumas demografias (especialmente pessoas mais jovens) tendem a clicar menos que outros.

Mas, em geral, a taxa de cliques é priorizada e altamente valorizada porque é um sinal específico, rastreável e claro da intenção do usuário.

Em termos simples, o click-through conecta engajamento do usuário (um clique) a um resultado de negócio (uma conversão). Se um usuário tocar em um mobile anúncio e, depois, instala um app, essa instalação pode ser atribuída ao anúncio clicado, assumindo que a instalação ocorra dentro de uma janela de atribuição pré-definida … tipicamente de 7 a 30 dias, mas configurável pelo anunciante.

Este método parte do pressuposto de que um usuário que clicou em um anúncio foi influenciado o suficiente para realizar uma ação, tornando-se uma forma de atribuição direta e facilmente mensurável.

Os profissionais de marketing geralmente medem a atribuição de cliques em mobile por meio de mobile plataformas de mensuração (MMPs), como Singular, Adjust, AppsFlyer ou Kochava. Essas plataformas funcionam de diversas maneiras, incluindo o rastreamento de links, links diretos diferidos e a correspondência com dados de redes de anúncios.

Quando alguém clica em um anúncio, a MMP também pode capturar um identificador exclusivo (como IDFA no iOS ou GAID no Android) e iniciar uma janela de rastreamento.

Se a pessoa instalar o aplicativo ou realizar outra ação definida durante esse período, a MMP associa o clique à conversão e atribui o crédito à fonte do anúncio. Isso, por sua vez, informa aos profissionais de marketing quais anúncios estão funcionando e quais campanhas, canais e redes de anúncios estão gerando retorno sobre o investimento.

Singular, por exemplo, fornece painéis detalhados e APIs que permitem aos profissionais de marketing ver quais redes, campanhas ou criativos estão impulsionando o desempenho por meio de cliques, muitas vezes até o nível de palavra-chave ou público-alvo, dependendo da profundidade da integração.

O maior benefício do click-through é a clareza e a intenção.

Um usuário que clica em um anúncio está claramente demonstrando interesse e intenção, portanto, essa forma de atribuição é altamente útil. A atribuição de último clique fornece aos profissionais de marketing sinais relativamente claros e simplifica a otimização.

Quando usado em um modelo de último clique, o click-through é fácil de implementar e entender: o crédito é atribuído ao último anúncio em que o usuário clicou antes da conversão. Essa simplicidade é atraente para equipes de marketing de performance que buscam testes rápidos e iterativos, além de escalabilidade.

Apesar de sua popularidade, a atribuição de último clique, que é a implementação mais comum de clickthrough, apresenta algumas desvantagens.

Primeiro, ignora toda a jornada do cliente. Na realidade, as pessoas interagem com vários anúncios e canais antes de converter. Um anúncio visualizado dias antes pode ter despertado o interesse, mas outro anúncio de uma rede de publicidade totalmente diferente pode acabar levando todo o crédito.

Em segundo lugar, os modelos de último clique podem supervalorizar o retargeting e as táticas de fundo de funil, enquanto subestimam as estratégias de topo de funil, como reconhecimento de marca, campanhas com influenciadores ou conteúdo orgânico. Isso distorce a alocação de orçamento para táticas que fecham negócios em vez daquelas que geram interesse inicial.

Finalmente, mudanças de privacidade, especialmente no iOS devido a Apple’s Transparência de Rastreamento de Aplicativos (ATT) framework, tornam a atribuição determinística mais difícil. As MMPs agora dependem mais de probabilística modelos, SKAdNetwork, e dados agregados, reduzindo a precisão da atribuição por cliques em alguns ambientes.

Singular’s Medição Unificada considera cliques, visualizações, engajamento e atividade de vários sinais antes de conceder crédito de atribuição.

A medição do último clique ainda é útil, mas é melhor utilizada em conjunto com outras fontes de dados para construir uma visão mais completa. Você pode fazer isso manualmente ou deixar que Singular faça isso por você.